自动驾驶技术研究进展 - 斯坦福大学和微软提出DRIVE框架 实现0%软约束违反率 在inD、highD和RoundD数据集上验证了轨迹平滑性和泛化能力 [2][6] - DRIVE框架通过指数族似然建模学习概率性软约束 克服传统方法依赖固定约束形式的局限 [6] - 北京交通大学与海南大学开发混合学习-优化轨迹规划框架 高速公路场景成功率97% 实时规划性能54ms [11][12] - 美团与中山大学团队提出RoboTron-Sim技术 在nuScenes测试中实现困难场景碰撞率降低51.3% 轨迹精度提升51.5% [18][19][23] - 安徽大学团队提出SAV框架 在VehicleSeg10K数据集上达到81.23% mIoU 超越之前最佳方法4.33% [34][35][40] 算法创新与框架设计 - DRIVE框架将学习到的约束分布嵌入凸优化规划模块 支持数据驱动的约束泛化与系统性可行性验证 [6] - 混合学习-优化框架采用GNN预测速度剖面 MIQP进行路径优化 引入车辆几何离散化线性近似降低计算复杂度 [12] - RoboTron-Sim提出场景感知提示工程和几何感知图像到自车编码器 解耦传感器特定参数 [23] - SAV框架整合车辆部件知识图谱和视觉上下文样本增强策略 构建包含11,665张图像的数据集 [40] 实验性能表现 - DRIVE框架在轨迹平滑性和泛化能力上表现优异 软约束违反率为0% [6] - 混合学习-优化框架在复杂紧急场景中成功率超97% 平均规划时间54ms [12][13] - RoboTron-Sim在3秒预测时域L2距离平均0.23米 碰撞率0.26% 显著优于对比模型 [28] - SAV框架在车辆部件分割任务上mIoU达81.23% 建立包含13个部件类别的基准数据集 [34][40] 行业资源与社区建设 - 自动驾驶之心社区梳理40+技术路线 涵盖感知、规划、控制等方向 [45][46] - 社区提供自动驾驶数据集汇总 包含近百个数据集和标注工具 [46] - 开设感知融合、多传感器标定、SLAM等系列视频教程 与多家公司建立内推机制 [47] - 整理自动驾驶领域企业介绍、高校团队、会议信息等资源 [46]